鸿蒙通过用户首选项实现数据持久化
鸿蒙通过用户首选项实现数据持久化
1.1 场景介绍
用户首选项为应用提供Key-Value键值型的数据处理能力,支持应用持久化轻量级数据,并对其修改和查询。当用户希望有一个全局唯一存储的地方,可以采用用户首选项来进行存储。Preferences会将该数据缓存在内存中,当用户读取的时候,能够快速从内存中获取数据,当需要持久化时可以使用flush接口将内存中的数据写入持久化文件中。Preferences会随着存放的数据量越多而导致应用占用的内存越大,因此,Preferences不适合存放过多的数据,也不支持通过配置加密,适用的场景一般为应用保存用户的个性化设置(字体大小,是否开启夜间模式)等。
2.1 运作机制
用户首选项为应用提供Key-Value键值型的数据处理能力,支持应用持久化轻量级数据,并对其修改和查询。当用户希望有一个全局唯一存储的地方,可以采用用户首选项来进行存储。Preferences会将该数据缓存在内存中,当用户读取的时候,能够快速从内存中获取数据,当需要持久化时可以使用flush接口将内存中的数据写入持久化文件中。Preferences会随着存放的数据量越多而导致应用占用的内存越大,因此,Preferences不适合存放过多的数据,也不支持通过配置加密,适用的场景一般为应用保存用户的个性化设置(字体大小,是否开启夜间模式)等。
- 每个key的value的长度最大为8kb
- 创建首选项-仓库的概念-应用可以有N个仓库,一个仓库中可以有N个key

3.1 接口说明
| 接口名称及方法签名 | 描述 | 参数 | 同步/异步类型 | 约束条件 |
|---|---|---|---|---|
getPreferencesSync(context: Context, options: Options): Preferences | 获取 Preferences 实例 | context: 上下文对象options: 配置选项 | 同步 | 存在对应的异步接口 |
putSync(key: string, value: ValueType): void | 写入键值对(需调用 flush 持久化存储) | key: 键名value: 值(需满足 ValueType 类型要求) | 同步 | 存在异步接口 |
hasSync(key: string): boolean | 检查是否包含指定键的键值对 | key: 键名 | 同步 | - 键名不能为空 - 存在异步接口 |
getSync(key: string, defValue: ValueType): ValueType | 获取键对应的值(若为空或类型不匹配则返回 defValue) | key: 键名defValue: 默认值 | 同步 | 存在异步接口 |
deleteSync(key: string): void | 删除指定键的键值对 | key: 键名 | 同步 | 存在异步接口 |
flush(callback: AsyncCallback<void>): void | 将数据异步持久化到文件 | callback: 异步回调 | 异步 | - |
on(type: 'change', callback: Callback<string>): void | 订阅数据变更事件(在 flush 后触发) | type: 事件类型(仅支持 'change')callback: 回调函数(参数为变更的 key) | - | - |
off(type: 'change', callback?: Callback<string>): void | 取消订阅数据变更事件 | type: 事件类型('change')callback: 可选回调函数 | - | 若未指定 callback 则取消全部订阅 |
deletePreferences(context: Context, options: Options, callback: AsyncCallback<void>): void | 从内存移除实例并删除持久化文件(若有) | context: 上下文对象options: 配置选项callback: 异步回调 | 异步 | - |
4.1 开发步骤
1.导入@kit.ArkData模块。
import { preferences } from "@kit.ArkData";
2.获取preference实例,拿到仓库
getPreferenceSync接受两个参数,其中一个参数是context,另一个参数是options
-
context代表了用户的上下文,是ability的能力级,也是ability的一个环境,这个东西如果想要获取分两种情况-
在ability中区获取 在
onWindowStageCreate写入这行代码即可MyPreferenceClass.context = this.context -
在UI界面去拿
getContext(this)
-
-
options是传递给preferences.getPreferencesSync()的配置对象,用于定义存储实例的仓库名称、安全模式等关键属性
const store = preferences.getPreferencesSync(MyPreferenceClass.context||getContext(),{//拿到该名称的仓库,拿不到就会给你创建该名称的仓库,类似数据库name:'infoStore'})return store
3.创建增删改的方法
//2.写入字段,持久化存储static async putStore(info:string){const store = MyPreferenceClass.getStore()store.putSync('info',info)await store.flush()}//3.获取数据static getValue(){const store = MyPreferenceClass.getStore()const value = store.getSync('info','666666')return value}//4.删除数据static async deleteValue(){const store = MyPreferenceClass.getStore()//如果不加上flush操作,只是在内存中删除,需要加上flush操作才能写入磁盘!store.deleteSync('info')await store.flush()}//5.判断数据是否存在static judjeValue(val:string){const store = MyPreferenceClass.getStore()const value = store.hasSync(val)return value}
4.测试代码
import { MyPreferenceClass } from './utils/MyPreferenceClass'@Entry
@Component
struct Mytest {// @State 实时更新@State currentValue: string = '今天天气真不错!'@State JudeValue: boolean = falsebuild() {//初始化默认值Column({ space: 10 }) {Text(this.currentValue)Text(this.JudeValue + '')Button('写入数据').onClick(() => {MyPreferenceClass.putStore('今天天气并不好')})Button('展示数据').onClick(() => {this.currentValue = MyPreferenceClass.getValue() as string})Button('删除数据').onClick(() => {MyPreferenceClass.deleteValue()})Button('是否展示该数据').onClick(() => {this.JudeValue = MyPreferenceClass.judjeValue('info')})}.height('100%').width('100%')}

相关文章:
鸿蒙通过用户首选项实现数据持久化
鸿蒙通过用户首选项实现数据持久化 1.1 场景介绍 用户首选项为应用提供Key-Value键值型的数据处理能力,支持应用持久化轻量级数据,并对其修改和查询。当用户希望有一个全局唯一存储的地方,可以采用用户首选项来进行存储。Preferences会将该…...
在Ubuntu中,某个文件的右下角有一把锁的标志是什么意思?
在Ubuntu中,某个文件的右下角有一把锁的标志是什么意思? 在 Ubuntu(或其他基于 GNOME 文件管理器的 Linux 发行版)中,文件或文件夹的右下角出现一把“锁”标志,通常表示 你当前的用户没有该文件/文件夹的写…...
7.1.1 计算机网络的组成
文章目录 物理组成功能组成工作方式完整导图 物理组成 计算机网络是将分布在不同地域的计算机组织成系统,便于相互之间资源共享、传递信息。 计算机网络的物理组成包括硬件和软件。硬件中包含主机、前端处理器、连接设备、通信线路。软件中包含协议和应用软件。 功…...
使用 Docker 部署 RabbitMQ 的详细指南
使用 Docker 部署 RabbitMQ 的详细指南 在现代应用程序开发中,消息队列系统是不可或缺的一部分。RabbitMQ 是一个流行的开源消息代理软件,它实现了高级消息队列协议(AMQP)。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署 RabbitMQ…...
岛屿的数量(BFS)
给你一个由 1(陆地)和 0(水)组成的的二维网格,请你计算网格中)。 岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。 此外,你可以假设该网格的四条边均被水包…...
线上JVM OOM问题,如何排查和解决?
今天咱们来聊聊让无数 Java 开发者头疼的 JVM OOM(Out Of Memory,内存溢出)问题。在面试中,OOM 问题也是面试官的“心头好”,因为它能直接考察你对 JVM 的理解,以及你在实际问题面前的排查和解决能力。 一…...
Linux的缓存I/O和无缓存IO
一、I/O缓存的背景 I/O缓存是指在内存里开辟一块区域,存放用来接收用户输入和用于计算机输出的数据,以减小系统开销和提高外设效率。linux对IO文件的操作分为不带缓存的IO操作和带缓存的IO操作(标准IO操作)。为什么存在C标准I/O库…...
【弹性计算】弹性裸金属服务器和神龙虚拟化(三):弹性裸金属技术
弹性裸金属服务器和神龙虚拟化(三):弹性裸金属技术 1.弹性裸金属技术背景1.1 传统 KVM 虚拟化系统导致 CPU 计算特性损失1.2 传统 KVM 虚拟化系统导致资源争抢不可避免1.3 传统 KVM 虚拟化系统导致 I/O 性能瓶颈 2.弹性裸金属技术实现2.1 VPC…...
【MySQL】(2) 库的操作
SQL 关键字,大小写不敏感。 一、查询数据库 show databases; 注意加分号,才算一句结束。 二、创建数据库 {} 表示必选项,[] 表示可选项,| 表示任选其一。 示例:建议加上 if not exists 选项。 三、字符集编码和排序…...
Hyper-V -docker-vmware 三者的关系
1. Docker 正常运行,需要启动Hyper-V ,打开 hypervisorlaunchtype 2.VMware 正常时,需要关闭Hyper-V ,关闭 hypervisorlaunchtype 2.1资源管理器->CPU 里要开启虚拟化 2.2 服务-停掉HV服务 2.3 控制面板 不勾选 2.4 …...
IP-----双重发布
目录 6.双重发布 1.重发布的作用 2.部署条件 1.必须存在ASBR 2.种子度量值 3.重发布的规则 4.重发布的数量 5.重发布的场景 1.场景和规则 2.直连和静态 3.动态RIP 4.动态OSPF 5.更改开销值 6.重发布的问题1 7.重发布的问题2 1.流量 2.前缀列表 3.偏移列表 4…...
【新立电子】探索AI眼镜背后的黑科技,FPC如何赋能实时翻译与语音识别,点击了解未来沟通的新方式!
在全球化的今天,语言障碍成为人们沟通与交流的一大难题。AI眼镜作为一种新兴的智能设备,正在通过实时翻译与语音识别功能,打破语言壁垒,为人们提供无缝沟通的解决方案。FPC在AI眼镜中的应用,为实时翻译与语音识别功能的…...
LeetCode 热题 100_寻找两个正序数组的中位数(68_4_困难_C++)(二分查找)(先合并再挑选中位数;划分数组(二分查找))
LeetCode 热题 100_寻找两个正序数组的中位数(68_4) 题目描述:输入输出样例:题解:解题思路:思路一(先合并再挑选中位数):思路二(划分数组(二分查找…...
Java多线程与高并发专题——深入ReentrantReadWriteLock
深入ReentrantReadWriteLock 读写锁出现原因 synchronized和ReentrantLock都是互斥锁。如果说有一个操作是读多写少的,还要保证线程安全的话。如果采用上述的两种互斥锁,效率方面很定是很低的。在这种情况下,咱们就可以使用ReentrantReadWr…...
【Python 语法】算法合集
查找二分查找代码大 O 表示法 广度优先搜索代码 狄克斯特拉算法 递归递归调用栈 分而治之(divide and conquer,D&C)贪心教室调度问题背包问题集合覆盖问题 动态规划背包问题旅游行程最优化 遇到问题时, 如果不确定该如何 高效…...
[STM32]从零开始的STM32 BSRR、BRR、ODR寄存器讲解
一、前言 学习STM32一阵子以后,相信大家对STM32 GPIO的控制也有一定的了解了。之前在STM32 LED的教程中也教了大家如何使用寄存器以及库函数控制STM32的引脚从而点亮一个LED,之前的寄存器只是作为一个引入,并没有深层次的讲解,在教…...
C++ ++++++++++
初始C 注释 变量 常量 关键字 标识符命名规则 数据类型 C规定在创建一个变量或者常量时,必须要指定出相应的数据类型,否则无法给变量分配内存 整型 sizeof关键字 浮点型(实型) 有效位数保留七位,带小数点。 这个是保…...
C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
一、引言 在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如 DeepSeek 正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署 DeepSeek 成为众多开发者和…...
phpstudy安装教程dvwa靶场搭建教程
GitHub - digininja/DVWA: Damn Vulnerable Web Application (DVWA) Dvwa下载地址 Windows版phpstudy下载 - 小皮面板(phpstudy) 小皮下载地址 1选择windows 版本,点击立即下载 下载完成,进行解压,注意不要有中文路径 点击.exe文件进行安装…...
最新版本SpringAI接入DeepSeek大模型,并集成Mybatis
当时集成这个环境依赖冲突,搞了好久,分享一下依赖配置 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instan…...
从‘理想采样’到‘现实妥协’:聊聊三电阻电流采样方案里那些不得不做的优化(以FOC矢量控制为例)
从‘理想采样’到‘现实妥协’:三电阻电流采样方案的设计哲学与工程智慧 在电机控制领域,电流采样如同一位沉默的指挥家,用精确的数据引导着PWM交响乐章的每个音符。当我们从教科书走向真实工程现场时,会发现那些看似完美的理论方…...
CANN8.5-ops-transformer更新了什么昇腾NPU算子
CANN 8.5 在 2024 Q4 发布,ops-transformer 仓库跟进了三个重要更新:FlashAttention V2 的反向传播融合、MC2 通算融合的多卡拓扑适配、以及新增的 GroupedAttention 算子。如果你已经用 CANN 8.0 在跑大模型推理,这篇帮你判断要不要升级。 F…...
终极指南:3步快速掌握Reloaded-II游戏Mod加载器
终极指南:3步快速掌握Reloaded-II游戏Mod加载器 【免费下载链接】Reloaded-II Universal .NET Core Powered Modding Framework for any Native Game X86, X64. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Reloaded-II Reloaded-II是一款基于.NET Core开发…...
Flowable工作流回退功能避坑指南:从ruoyi-vue-pro源码看如何优雅处理并行网关
Flowable工作流并行网关回退机制深度解析:从ruoyi-vue-pro看复杂场景解决方案 在业务流程自动化领域,并行网关的处理一直是工作流引擎中最具挑战性的场景之一。当流程需要回退时,并行分支带来的状态管理复杂度会呈指数级增长。传统串行节点的…...
大模型零样本学习新突破:USP自适应提示方法原理与实践
1. 项目概述:当大模型“自学成才”成为可能作为一名长期在自然语言处理(NLP)一线摸爬滚打的从业者,我见过太多关于大语言模型(LLMs)的“神话”与“现实”之间的落差。其中最让我头疼的一个现实就是…...
GF6-WFV数据FLAASH大气校正避坑全记录:参数设置、光谱响应函数选择与结果验证
GF6-WFV数据FLAASH大气校正实战指南:从参数优化到结果验证 当处理国产高分六号卫星WFV相机数据时,大气校正环节往往是整个流程中的关键瓶颈。不同于常规Landsat或Sentinel数据,GF6-WFV特有的波段设置和响应特性使得FLAASH参数配置充满陷阱。本…...
对抗机器学习实战:从模型脆弱性到工业级鲁棒性工程
1. 项目概述:当模型开始“看走眼”,我们该怎么办?你有没有遇到过这样的情况:一张清晰的猫图,被模型坚定地判为“烤面包”;一段语音指令,加了点人耳几乎听不出的杂音,智能音箱就把它理…...
告别滑动窗口!用Python手把手复现红外小目标检测的LCM算法(附完整代码)
告别滑动窗口!用Python手把手复现红外小目标检测的LCM算法 红外小目标检测在军事侦察、安防监控等领域具有重要应用价值。传统滑动窗口方法计算量大、效率低下,而局部对比度测量(LCM)算法通过巧妙设计实现了高效检测。本文将带您从…...
MySQL调优实战:MySQL日志机制深入解析,redo/undo/binlog/slow/error日志底层全通透
一、MySQL五大日志总览(全局认知)MySQL 日志严格分为两层:Server层日志 InnoDB引擎层日志。这是90%人混淆的根源:1.1 Server层日志(所有引擎通用)Binlog(二进制日志):主…...
hccl:昇腾 NPU 的“多卡通信库”
hccl:昇腾 NPU 的“多卡通信库” 之前帮朋友看多 NPU 训练的代码,发现他自己手写了很多通信算子(AllReduce/Broadcast/AllGather 等)——在多 NPU 之间传数据,光写通信层就写了 3,000 行,而且还不稳定&…...
